LSA(LSI)算法简介
前言 在信息检索领域常用的检索和索引算法有空间向量模型和隐语义模型。 传统向量空间模型 向量空间模型是信息检索领域最常用的检索方法，其检索过程是，将文档集D中的所有文档和查询都表示成以单词为特征的向量，特征值为每个单词的TF-IDF值，然后使用向量空间模型（即计算查询Q的向量和每个文档的之间 ...
原文：LSA算法简单理解
文本挖掘的两个方面应用： 分类： a.将词汇表中的字词按意思归类 比如将各种体育运动的名称都归成一类 b.将文本按主题归类 比如将所有介绍足球的新闻归到体育类 检索：用户提出提问式 通常由若干个反映文本主题的词汇组成 ，然后系统在数据库中进行提问式和预存的文本关键词的自动匹配工作，两者相符的文本被检出。 文本分类中出现的问题： 一词多义 比如bank 这个单词如果和mortgage, loans ...
2015-11-13 02:25 0 2617 推荐指数：
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